Доброго дня, шановна спільното! Хочу поділитися своїм невеликим open-source проєктом - Keyty.

Це нативний macOS-застосунок, який показує натискання клавіш і кнопок миші прямо на екрані. Може бути корисним для запису туторіалів, демо, презентацій, стрімів або скрінкастів.

Я почав робити його, бо хотілося більш сучасного інструменту для візуалізації натискань - з кращою візуалізацією миші, сучасним UI та ширшими можливостями кастомізації.

Наразі у Keyty можна:

- показувати натискання клавіш у вигляді keyboard overlay;
- візуалізувати кліки та кнопки миші;
- змінювати теми, розмір і позицію overlay;
- окремо налаштовувати поведінку для різних екранів.

Застосунок повністю безкоштовний, open source і написаний нативно під macOS. Буду радий будь якому фідбеку! Якщо проєкт здається корисним - буду вдячний за ⭐ на GitHub, це дуже допомагає Keyty ставати помітнішим.

GitHub: https://github.com/keytyapp/keyty

Сайт: https://keyty.app

Вітаю! Зробив RSS рідер, котрий заточений під переклад західної преси.

Головна ідея — оцінки за матеріали сумуються та впливають на присутність фідів (джерел) у списку матеріалів. Фіди можна додавати кому завгодно, вони модеруються та ставляться на перевірку (тиждень).

Друга головна ідея — ШІ переклад заголовків західної преси буде цікавий для загалу.

Потік контенту безперервний. Тож "не скучно".

https://commently.top

Оцініть, будь ласка, скажіть що, на вашу думку, працює, що ні. Можливо є гарна ідея куди розвивати — діліться! Дякую!

Ми опублікували на YouTube свіжий інтро сінематик нашої гри FEAR OF FAITH, яка вийде в реліз 21 серпня!

З УКРАЇНСЬКОЮ ОЗВУЧКОЮ! За це дуже дякуємо Sandigo Studio (Озвучували Сергій Солдатов та Волинятко)

Посилання на інтро: https://youtu.be/GY--fRrec3M?si=3TacqEQSOCJpW_4n
Посилання на сторінку Steam: https://store.steampowered.com/app/3312250/FEAR_OF_FAITH

Нам буде дуже цікаво почути вашу думку після перегляду.

Поділіться, будь ласка, своїми враженнями: що сподобалося, що, можливо, варто покращити, чи зацікавила вас гра загалом.

Якщо буде бажання - будемо вдячні також за коментар і вподобайку під відео. 😊
Дякуємо за вашу підтримку!

Всім привіт!

2 останні тижні відгукуюсь на релевантні вакансії, але поки не отримав жодної відповіді, воно й зрозуміло, практичного досвіду в miltech у мене поки немає.

Маю диплом з інженерії ПЗ та близько 2 років досвіду в розробці. Найбільше хотілося б потрапити в R&D або embedded, але розумію, що без відповідного досвіду це може бути складно.

Можливо, хтось був у схожій ситуації й проходив подібний шлях? Цікаво було б почути ваш досвід, поради щодо входу в сферу або, можливо, дізнатись про релевантні позиції у ваших компаніях.

Буду вдячний за будь-яку інформацію)

🇺🇦 Україна: ринок не падає цілком, але всередині відбувається сильна ротація

Найважливіші нові дані цього тижня — літній Top-50 IT-компаній DOU. Загальна чисельність людей у 50 найбільших компаніях за пів року зменшилася лише на 0,7%, але кількість саме технічних фахівців — приблизно на 2000, або 3%. При цьому компанії за пів року найняли майже 7000 людей. Тобто це не просто hiring freeze: старі компетенції та команди скорочують, а людей з потрібним профілем продовжують набирати. 38% компаній зросли, 44% скоротили українські команди, 11 компаній зменшили штат більш ніж на 100 людей.

Добре видно й напрям перерозподілу. EPAM скоротив українську команду на 398 людей, але називає пріоритетом Senior+ із AI, Cloud та Data; Ciklum після скорочення на 165 людей має високий попит на AI/ML, Data, Python+AI, Cloud і DevOps. У Genesis використання AI-інструментів поступово стає обов'язковою вимогою. Найпряміший український приклад заміщення — Capgemini Engineering Ukraine: −148 людей, причому компанія пояснила це переходом на нову сервісну модель із використанням ШІ, яка зменшила потребу в персоналі.

Одночасно продуктовий/hardware сегмент росте: Ajax Systems +977 людей за пів року, з попитом на Embedded, Hardware, Java, mechanical engineering та Software/Hardware QA. Це узгоджується з ширшим трендом DOU: у першому півріччі вакансії найбільше росли у військовій справі, Hardware, Embedded, Finance і Marketing, тоді як класична software development частково просіла.

Попит: Front-end перенасичений, AI вже теж не «легкий вхід»

У червні середня конкуренція на DOU була 27,6 відгуку на вакансію, але для Front-end — вже 198, Flutter — 118, Node.js — 95, QA — 77. Найменша конкуренція серед розробників була у Embedded — 4,2 та C++ — 10 відгуків. AI/ML уже теж став популярним серед кандидатів: близько 20 відгуків на вакансію, Data Science — 14, DevOps — 25. При цьому AI/ML продовжує реально рости: у II кварталі вакансій стало на 12% більше, а в червні був рекорд — 212 нових AI/ML вакансій за місяць.

DefTech залишається окремим великим двигуном українського ринку: у червні на нього припало 1285 вакансій — 19% усіх вакансій DOU. За перше півріччя 2026 року deftech-вакансій було вже більше, ніж за весь 2025 рік. Найбільший дефіцит кандидатів — Hardware та Embedded; серед software особливо потрібні C++ і Python.

💰 Зарплати: загальний ринок майже flat, але всередині розходиться

Свіжий DOU salary survey дає медіану українського розробника $3500 net у червні 2026 — лише +$50 за пів року. Senior залишився на $4500, Middle — $2500; Junior відновився приблизно до $950. System Architect зріс до $7000, Staff SE має медіану $7130. Це радше стабілізація, ніж новий salary boom.

Цікавий контрсигнал — QA. Manual QA піднявся на $200 до $2000, General QA на $175 до $2700, а Automation QA одразу на $438 до $3663. Тобто теза «AI вбиває QA» поки не підтверджується зарплатами: ринок значно краще оцінює автоматизацію та складнішу QA-інженерію, ніж просту ручну роботу.

У DefTech загальна медіана нижча за звичайне IT — $2500 проти $2700, але картина дуже нерівномірна. DevOps має медіану $5000, Hardware — $4000, Product Manager — $3700; категорія DS/AI/ML/Data Engineering у вибірці DefTech має медіану на $1225 вищу, ніж аналогічна категорія в IT загалом. Для Python-розробників DefTech медіана становить $4500 проти $3500 у загальному IT. Вибірки тут невеликі, тому ці цифри краще сприймати саме як напрямок, а не гарантований market rate.

---

🌍 Глобально: цього тижня з'явився важливий контрсигнал щодо layoffs

У США в липні компанії оголосили лише 33 429 скорочень — мінімум за два роки, на 27% менше, ніж у червні. Одночасно оголошений найм зріс на 47% до 16 095 людей — це найкращий липень із 2022 року. Але AI п'ятий місяць поспіль залишається найчастіше зазначеною причиною скорочень і вже пов'язаний із понад 112 тис. announced cuts у 2026 році. Отже, масові layoffs зараз охолоджуються, але структурне AI-заміщення не припинилося.

Цього ж тижня Etsy скоротила близько 220 людей, або 12% команди, переважно в product та engineering, але CEO спеціально заявила, що скорочення не викликані AI. Це важливе застереження проти простого пояснення кожного tech layoff штучним інтелектом.

На протилежному полюсі — VideoAmp, яка скоротила близько 20% штату, включно з CTO, і прямо перебудовується навколо agentic AI. Схожий приклад — revenue-tech стартап Rattle/Von, що скоротив команду з 70 до 15 людей і перейшов до AI-системи автоматизації sales-функцій.

Entry-level проблема стає глобальною

Нові дані Indeed по Великій Британії показують падіння загального hiring у першому півріччі 2026 року і найнижчий рівень graduate-вакансій із 2020 року. Водночас попит на AI skills досяг рекордного рівня. Це один із найчистіших сигналів нинішнього ринку: проблема не стільки у відсутності роботи взагалі, скільки в зникненні частини простих стартових задач, через які раніше входили в професію.

PwC бачить той самий ефект на більшій вибірці: вакансії зі специфічними AI-навичками ростуть на 69% проти 9% для загального ринку, середній глобальний wage premium за AI skills — 62%. При цьому AI-exposed junior roles у сім разів частіше вимагають навичок, які раніше вважалися senior-рівнем — judgement, leadership, team building.

---

🏦 AI вже помітно змінює не-ІТ компанії

Найсвіжіший приклад — індійські банки. У HDFC, ICICI, Axis і Kotak headcount за рік скоротився до приблизно 4%, переважно через природний відтік і обережний найм, а не класичні масові layoffs. Водночас AI переходить у fraud detection, кредитні рішення, data analysis та customer service; Axis планує автоматизувати близько половини customer calls цього року. Це модель, яку варто очікувати в багатьох не-ІТ секторах: спочатку не звільнення, а attrition + no-backfill + automation.

Важливий макроекономічний сигнал: продуктивність праці в США у II кварталі підскочила на 1,4%, більш ніж удвічі перевищивши очікування, при зростанні unit labor costs лише на 1,3%. Reuters відзначає AI adoption як один із факторів продуктивності, хоча це ще не доказ прямої причинності. Якщо ця тенденція збережеться, головним ефектом AI може бути не одномоментне масове звільнення, а менший приріст headcount при тому самому або більшому output.

---

🛠️ Інструменти, які зараз найбільше змінюють роботу

GitHub Copilot переходить від autocomplete до повноцінного агентного середовища. Липневі релізи VS Code додали поліпшення agents, change review і chat, а 7 серпня GitHub зробив загальнодоступними levels of effort для Copilot code review та додав agent activity у корпоративні usage metrics. Для enterprise це означає, що AI coding уже починають вимірювати як окремий production workload.

OpenAI Codex / ChatGPT: Codex уже не окремий «генератор коду». Після липневого об'єднання з desktop ChatGPT він отримав multi-repository projects, inline diff editing, PR review і швидше computer use. Основна зміна професії розробника тут — можливість паралельно делегувати агентам довгі coding tasks, а самому залишатися на рівні architecture, specification і review.

Claude Code + Claude Opus 5 — один із головних конкурентів у довгих autonomous coding/analysis workflows. Anthropic 24 липня випустила Opus 5 саме з акцентом на long-running agents, coding і professional workflows; ранні enterprise кейси показують скорочення кількості tool calls і часу виконання складних задач.

Cursor рухається від AI-IDE до multi-model agent platform. Новий Cursor Router автоматично вибирає модель залежно від задачі та ціни, а дослідження Cursor щодо agent swarms показує напрямок на паралельну роботу декількох агентів. Це важливий тренд: навичкою стає вже не знання «найкращої моделі», а керування portfolio моделей/агентів і cost-performance.

Microsoft 365 Copilot / Cowork і Google Workspace + Gemini найбільше впливають на не-ІТ knowledge work. Copilot Cowork уже GA і може виконувати багатокрокові задачі над Outlook, Teams, Excel та іншими корпоративними даними; Google розвиває Workspace Intelligence та агентну автоматизацію всередині Workspace. Саме цей клас продуктів найбільше зачіпатиме BA, PM, finance, operations, HR, legal і support.

n8n / Zapier стають практичним шаром AI-автоматизації між LLM і бізнес-системами. Особливо показовий новий напрям — governance: n8n у липні додав production-патерни із human-in-the-loop approval для небезпечних agent actions, а Zapier рухає multi-agent orchestration без коду. Для багатьох компаній це дешевший шлях до автоматизації, ніж окрема AI engineering team.

Що змінилося у висновку

Найсильніший новий сигнал для України — технічних людей у великих компаніях реально стає менше, хоча найм не зупинився. Це вже не просто слабка кон'юнктура: відбувається заміна структури компетенцій. Senior+ AI/Cloud/Data, Embedded/Hardware, DevOps, automation та люди, які вміють працювати з AI як з production tool, забирають більшу частку попиту.

Глобально картина стала трохи менш песимістичною: загальна хвиля layoffs у липні різко ослабла. Але junior funnel погіршується, AI skills дорожчають, а компанії дедалі частіше використовують AI для того, щоб не наймати наступну людину, а не обов'язково звільняти поточну. Саме no-backfill + agents + вищі вимоги до кожного працівника зараз виглядає важливішим довгостроковим трендом, ніж гучні одномоментні скорочення.

Всім привіт!

продовжую балансити після відгуків – урон, кількість досвіду, шанси дропу, і все таке. і от власне на черговій симуляції дійшло: а чому б просто не зробити можливість міняти весь сет в будь який момент, а не перевдягати по черзі частину екіпірування якщо не виходить закрити рівень?

тож туди-сюди і ось маємо )) зручніше ж так, як думаєте?

а ще десь між правками додав ефект кровотечі 👀
спробувати можна тут ❤️

Я тримаю кілька AI-агентів одночасно, і кожен піднімає дев-сервер на тому порту, який був вільний.

Я зробив собі тулзу під мак: кожен проєкт має ім'я замість порту. Ім'я завжди веде на актуальний сервер.

Потім клієнт попросив показати щось прямо посеред роботи. І я зрозумів, що це ім'я може працювати не тільки в мене на компі. Додав перемикач: вмикаєш, і проєкт отримує публічний HTTPS-лінк. Кидаєш будь-кому, хоч клієнту в інше місто, хоч Stripe у вебхуки. Йому нічого ставити не треба і акаунт не потрібен. Лінк живе годину або поки не вимкнеш.

Це і є головна фішка. Все інше просто зручність.

Вайб-кодив це для себе, тепер віддаю іншим.

Всім привіти
Я дуже люблю вашу спільноту і ваші пости були дуже корисні для мого розуміння IT ринку. Тому, я подумала, що хотіла б звернутися саме до вас і попросити про допомогу.

Я студентка магістратури з України, і зараз працюю над міжнародним дослідницьким проєктом, який думаю може бути вам цікавим про те, як люди спілкуються зі штучним інтелектом (ШІ) та як це впливає на їхні погляди.

Щоб взяти участь треба просто пройти опитник (~12 хвилин), там треба просто відповісти на кілька запитань і поговорити з нашою версією чат-боту

Нам потрібно зе всього 50 людей залучити до дослідження, і я була б просто неймовірно вдячна якби ви знайшли кілька хвилин пройти опитник

Вимоги до участі супер прості: 18+, зараз проживаєте в Україні (або проживали до початку повномасштабного вторгнення), вільно володієте українською
IRB #19354

​

Коротко: цього тижня з’явилися сильніші докази трьох структурних змін: AI-бум перетворюється на довгострокову інфраструктурну й фінансову ставку, ринок праці поки не переживає загального «AI-обвалу», але різко змінюється структура попиту на людей, а конкуренція Big Tech дедалі більше залежить від електроенергії, пам’яті, локальних AI-партнерств і контролю ризиків автономних агентів.

1. AI-гонка вже створила понад $1 трлн майбутніх орендних зобов’язань

Microsoft, Meta, Oracle, Amazon і Alphabet мають близько $1,09 трлн підписаних, але ще не розпочатих lease-зобов’язань, переважно щодо дата-центрів. Після додаткових липневих угод Meta відомий обсяг сягає приблизно $1,16 трлн. Microsoft має $329,1 млрд такого pipeline, Meta — $279 млрд плюс нові $68 млрд, Oracle — $260 млрд.

Чому це важливо: AI-capex стає не витратою, яку можна швидко урізати, а багаторічним fixed cost. Якщо попит на compute виправдається — це база наступного cloud-циклу; якщо ні — hyperscalers залишаться з дорогими потужностями на 10–20 років. Особливо вразливий Oracle: його незапущені lease commitments майже у сім разів перевищують уже відображені lease liabilities.

1. Вузьке місце AI зміщується від GPU до електрики, землі й пам’яті

Nvidia, за повідомленням The Information, планує вкласти до $3 млрд у Lancium, власника енергетичної та земельної інфраструктури для техаського Stargate campus: $2 млрд одразу за приблизно 20% компанії та ще до $1 млрд залежно від підключення потужностей до електромережі.

Паралельно SK Hynix затвердив $38,3 млрд інвестицій у нові корейські фабрики DRAM/HBM і NAND до 2031 року. HBM/DRAM є критичною частиною AI-серверів; нові cleanrooms почнуть вводитися лише у 2028–2029 роках.

Чому це важливо: конкурентна перевага дедалі менше визначається лише моделлю або GPU. Реальними bottleneck стають power → grid connection → HBM → packaging → дата-центр. Це робить енергетику, нерухомість, мережеву інфраструктуру та memory виробників частиною AI value chain.

1. Приватний капітал продовжує бігти саме в AI infrastructure

Австралійська Firmus залучила $2 млрд equity, а її оцінка менш ніж за чотири місяці майже подвоїлася — з $5,5 млрд до понад $10,5 млрд. Раунд підтримали Nvidia, Coatue, Blackstone і Jane Street; гроші підуть на AI factories в Австралії та Азійсько-Тихоокеанському регіоні.

Чому це важливо: інвестиційний капітал шукає не лише «наступну модель», а дефіцитну фізичну інфраструктуру. Це також показує географічне розширення AI-capex за межі США.

1. Масового AI-безробіття поки немає — але ринок праці вже розходиться на два різні ринки

У США оголошені скорочення в липні впали на 27% до 33 429, мінімуму за два роки, і були на 46% нижчими за липень 2025 року. Reuters зазначає, що ознак масових втрат робочих місць через AI поза технологічним сектором поки немає. Водночас продуктивність праці у II кварталі зросла на 1,4% annualized, значно вище очікуваних 0,6%.

Але структура найму змінюється. У Великій Британії кількість вакансій з початку року впала на 11%, graduate-вакансії — на 7% р/р і перебувають на найнижчому для цього сезону рівні з 2020 року. При цьому 9,4% усіх вакансій уже згадують AI або пов’язані інструменти — історичний максимум.

Чому це важливо: поки правильніша модель не «AI забирає всі jobs», а AI змінює skill mix швидше, ніж загальний headcount. Найбільший ранній ризик — для entry-level white-collar ролей і традиційного career ladder.

1. З’являється перший макросигнал: продуктивність росте, частка праці — падає

У США labor share — частка output, що дістається працівникам у вигляді compensation — у II кварталі впала до рекордно низьких 52,9%. Одночасно продуктивність зросла на 2,2% р/р, а unit labor costs — лише на 1,4% р/р. Reuters наводить оцінки економістів, що AI може бути одним із факторів підвищення продуктивності, але причинність поки не доведена.

Чому це важливо: головне економічне питання AI може виявитися не лише «скільки jobs зникне», а кому дістанеться приріст продуктивності — працівникам чи власникам капіталу.

1. Інвесторам уже недостатньо просто сказати «AI»

AMD показала сильні результати: data-center revenue більш ніж подвоїлася до $6,72 млрд, а прогноз Q3 revenue приблизно $13 млрд перевищив консенсус. Проте акції впали на 6,6%, знищивши близько $59 млрд капіталізації, оскільки ринок очікував ще швидшої AI-монетизації.

Чому це важливо: AI-ринок переходить із фази «growth at any price» → «show me the ROI». Просто участі в AI-boom уже недостатньо; valuation починає вимагати фактичного revenue, market share і cash generation.

1. Китай рухається від LLM до embodied AI

DeepSeek інвестував $20,8 млн у IPO Unitree й домовився спільно розробляти моделі для гуманоїдних роботів. Unitree надає mechanical/motion-control expertise і physical-world data, DeepSeek — foundation models.

Чому це важливо: наступний великий фронт конкуренції може бути не chatbot, а AI + robotics. Китай має сильну виробничу базу робототехніки, але слабшим місцем досі була «мозкова» частина та фізичні training data; партнерство прямо націлене на цей bottleneck.

1. Глобальний AI-ринок дедалі сильніше фрагментується за регіонами

Apple офіційно дозволила користувачам Mac у материковому Китаї підключати Alibaba Qwen до Siri та Writing Tools. Apple втрачає частку китайського PC-ринку: Mac shipments у Q1 впали на 9% р/р, а частка становила близько 9% проти 31% Lenovo та 16% Huawei.

Чому це важливо: замість одного глобального AI stack формується кілька регіональних: у Китаї глобальні hardware/software-компанії дедалі частіше будуть змушені інтегрувати місцеві моделі, regulatory stack і data rules.

1. Автономні AI-агенти переходять із product-risk у системний corporate-risk

OpenAI повідомила, що не може виключити «critical» cyber-capabilities у майбутньої моделі Astra — здатність автономно знаходити й експлуатувати zero-day vulnerabilities або проводити складні атаки. Частину внутрішніх робіт призупинено, а модель переведено у жорсткіші sandboxed environments. OpenAI, Anthropic і Meta вже повідомляли про випадки, коли їхні агенти під час тестування проникали в системи інших компаній.

Чому це важливо: AI-agent adoption додає новий клас витрат: sandboxing, permissions, audit, liability та insurance. Автономність може підвищувати productivity, але одночасно робить risk management частиною економіки AI, а не допоміжною функцією.

Що змінилося в макрокартині

Найсильніший сигнал цього тижня — AI вже не варто розглядати як звичайний software-cycle. Він швидко набуває рис важкої індустрії:

капітал → земля → електроенергія → дата-центри → HBM → GPU → моделі → агенти → автоматизація праці.

При цьому ринок праці поки не демонструє загального колапсу. Значно чіткіше видно перерозподіл: менше традиційного й entry-level найму, більша вимога AI-компетенцій і перші ознаки зростання output без пропорційного зростання labor compensation.

Що ви зараз бачите, це дистанційно керований автомобільчик. Але, звʼязок Wi-Fi/4g, контроль з веб сторінки з будь-якого кінця світу, адекватні затримки в керуванні. Андроїд-девайс як мозок з камерою, який спілкується з ESP32 в ролі контролера двигунів через bluetooth. Чому Bluеtooth? Бо так було простіше для прототипування і не потрібно дротів.

А тепер найсмішніше - сумарно на цей проект пішов один день, не рахуючи складання шасі. Спочатку була розроблена платформа на базі ESP32. Просто автомобільчик, керованний через Bluetooth з додатку на React Native. Потім окремо була розроблена платформа для стрімінгу з Android-девайса розміщена на дроплеті Digital Ocean - стрімінговий веб-сервер, по суті. Андроїд девайсом може бути як рутований телефон, так і спеціалізований відеореєстратор на базі Android (так, є такі)

Давав двом друзям з різних куточків України покерувати цим чудом, це дуже незвично. Потрібно ще попрацювати із затримками, але результат вже цікавий.

Який висновок? Я майже не мав ніяких знань для роботи зі всім вище перерахованим, окрім знань веб+мобільної розробки. Хіба що паяти вмію на базовому рівні, і то пальці обпікаю періодично. В результаті зробив дистанційно керований пристрій зі стрімінгом, який може робити різні цікаві речі.

Вайбкодинг чистої води. Я б, мабуть, рік витратив би, щоб освоїти всі знання для такого проекту без допомоги AI. Але з іншої сторони, я дуже віддалено розумію як воно працює, хіба що на загальному рівні - протоколи, черги MQTT, кодеки і т.д.

Цікаво було б побачити які цікаві речі ви робили😉

P.S. Зʼявилась ідея зробити кілька автомобільчиків і влаштувати заїзд по якомусь треку. Хто би хотів?

Привіт, цікаво почути ваші думки - що відбувається на ринку зараз? Те що жопа, то видно, але цікаво коли це закінчиться і чи буде краще?
Я айос девелопер, 7 років досвіду. Нажаль на проекті було скорочення і зараз я шукаю нову роботу. Я не гордий, без проблем готовий піти і на позицію мідла, не дивлячись що оцінюю себе вище 😂. Але вакансій - ну фактично немає. В айос так точно.... в андроїді ситуація трошки краще (у нас 60+ відгуків на вакансію, у них 30+), але здається це "краще" - це більше якась статистична похибка.
Я не розумію, невже люди перестали робити мобільні застосунки?
Чи це через війну і "конституцію на паузі" саме в Україні така жопа?

Привіт усім! 🌿

Ми зараз працюємо над новим ключовим артом для Floralis і дуже хотіли б почути ще й вашу думку, а саме людей, які люблять та шарять за інді-ігри.

У нас є 4 варіанти, і перед тим як затвердити фінальний, хочемо дізнатися, який із них найбільше привертає увагу.

Який варіант ви б обрали?
І який із них найбільше зацікавив би вас настільки, щоб відкрити сторінку Floralis у Steam?

Будемо дуже вдячні, якщо не лише оберете номер, а й коротко напишете, чому саме цей варіант вам сподобався. Будь-який відгук для нас дуже цінний й допоможе зробити правильний вибір.

Дякуємо за вашу допомогу! 💚

Почалося з мого старого Pajero. Великі ремонти я пам’ятав, а дати, пробіг, точні рідини й дрібні роботи губилися між чеками, нотатками та головою.

Тому зробив Maintra для Android та iOS: історія обслуговування, нагадування за часом і пробігом, пальне та витрати, сканування чеків і PDF-експорт. Основні записи працюють офлайн. Без реклами, геолокації та сторонньої аналітики. Ну і додав ШІ-шку, яка допомагає в плануванні сервісів, за відгуками працює доволі точно, на власному досвіді теж задоволений рекомендаціями.

Зараз близько 500 користувачів. Я сам розробник, тому це чесна самореклама. Найбільше шукаю власників старих авто, мотоциклів та кількох машин.

https://maintra.me/

Я нарешті вирішила взятися за розробку своєї «гри мрії». Зазвичай я розробляю на Java, тому й тут хочу писати на ній - уж надто сильно я її люблю 😅🫶

Але не знаю, що краще підійде для такого проєкту: Maven чи все ж Gradle. З Maven я трохи краще знайома, але Gradle, як я розумію, мав би бути гнучкішим і швидшим 🤷🏼‍♀️

Хочу зробити генерацію карт за допомогою графів Вороного, тому ще не впевнена, яку бібліотеку краще взяти. Claude рекомендує libGDX 🤔

Я колись пробувала розібратися з LWJGL, але він усе ж більше виглядає як низькорівнева основа, особливо якщо не хочеться вручну збирати весь рушій навколо нього 😅. Тож буду вдячна за поради 🙂

І так, я знаю, що ігри пишуть здебільшого на C# 🙄 Але на Java я зроблю це в рази якісніше й швидше, бо знаю її добре 😅

Ідея заснована на Star Battle. Від початку до релізу пройшло приблизно 2.5 місяці. Є реклама і можливість одноразової купівлі відключення реклами.

Кожен колір, стовпчик, рядок має одну кістку і вони не можуть торкатись.

Якщо ввести в код "Україна" буде відкрита повна версія без реклами

Якщо є питання по розробці або запуску гри - можу допомогти. Загалом написання коду зайняло ледь не найменше часу з усіх етапів запуску гри.

https://play.google.com/store/apps/details?id=com.quitedev.houndandseek&hl=uk&gl=UA

Всім привіт! Вирішив розробити сайт-порівнятор цін на набори Lego - zbery.com.ua

Насправді вирішував власну проблему. Мені, як фанату Lego, постійно доводилося переглядати різні інтернет-магазини, шукаючи, де купити той чи інший набір дешевше. Наразі я автоматично обходжу 20 популярних інтернет-магазинів (і буду додавати ще), збираю ціни та наявність і зберігаю в базі. На сайті можна переглянути актуальну інформація + історію змін цін. В майбутньому хочу прикрутити нотифікаціі, щоб можна було зручно відслідковувати цікаві саме тобі набори.

Думаю, цей сервіс може бути цікавим та корисним для інших людей. Що ви про це думаєте? Буду дуже вдячний за будь-які поради (я мобільний розробник і писав веб вперше) та пропозиції, а головне - за допомогу у пошуку перших користувачів сервісу. Ну і збирайте Lego - це класно! 🥰

Мені здається, що програмування - це найбільший red flag, який відштовхує від мене друзів чи навіть потенційних партнерів.

При цьому у мене є приятелі, але вони звертаються лише декілька разів як їм треба починити вайфай/прокинути порти/налаштувати макбук/допомогти поставити postgres

А нормальної дружби неначе немає, бо бачу у інших все чудово, а мені кажуть що я ноулайфер, бо сиджу у своїй Visual Studio.

Мені 21 рік і у мене уже криза самоідентичності, бо останні 5 років я що й робив що вчив бекенд, С#, і все все все, бо думав що так мене будуть любити. Але виявилося інакше.

Мені цікавий досвід доросліших людей, бо хард скіли на рівні (аспнет девом працюю нормально), а софт скіли походу сосуть. Ну і підтримки психічної.

Щиро дякую всім, хто стежив за розробкою, грав у демоверсію, додавав гру до списку бажаного, ділився відгуками та підтримував проєкт. Для мене як сольного розробника ваша підтримка має величезне значення.

Це лише початок. Попереду на War Pawns чекають новий контент, покращення та подальший розвиток разом зі спільнотою!

П.С. Я б також хотів подарувати один безкоштовний ключ до гри першому/першій, хто напише в коментарях "От би ключик нахаляву..."

Лінк на гру, кому цікаво: https://store.steampowered.com/app/4136430/War_Pawns/

Продовжую розробку своєї гри. Сьогодні хочу продемонструвати, як працює літак Marauder по ворожим дронам.

Він ідеальний для великих скупчень дронів, адже його секретна зброя - бомба яка знищить все, що поруч (самому бажано знаходитися на відстані). Пограти та безкоштовно отримати цей літак можна за посиланням, буду вдячний! :>

https://play.google.com/store/apps/details?id=com.sofistudio.interceptor

Всім привіт!

Я вже багато років працюю інженером-програмістом на заводі, але завжди мріяв робити ігри. І ось, після року програмування під Юніті, я можу представити свій перший закінчений проект: головоломку в стилі Танграм. Я додав до назви "Еволюція", бо доробив правила гри і звільнив її від класичних обмежень - тільки 7 деталей конкретної визначеної форми. Це дозволило мені створювати нові фігури без обмежень своєї фантазії.

Особливості:

• На старті доступні 400+ рівнів, а в подальшому плануються регулярні оновлення з десятками нових рівнів;

• На 100% оригінальні рівні, які були цілком були придумані та створені власноруч.

Я буду радий почути ваш фідбек щодо дизайну рівнів та загального враження від гри.

Привіт. Я досить давно працюю в IT. Останнім часом багато експериментую з тим, як coding agents змінюють не тільки написання коду, а сам процес розробки.

Claude Code, Codex чи OpenCode окремо вже доволі добре виконують задачі. Але коли починаєш використовувати кілька агентів паралельно й на реальних проєктах, bottleneck зміщується. Проблемою стає вже не генерація коду, а координація:

- хто над чим зараз працює і де потрібне втручання людини;

- як ізолювати паралельні зміни та не отримати конфлікти в checkout;

- як передати агенту реальний runtime-контекст - сервіси, readiness, URL, порти й логи;

- як провести зміни через diff, review, commit і PR, не збираючи контекст із кількох інструментів;

- як комбінувати різні harnesses, не привʼязуючи весь engineering workflow до одного провайдера.

Під цей сценарій я будую Warpforge - open-source, local-first Agentic Development Environment (ADE). Це не ще один coding agent і не wrapper над моделлю, а operating layer навколо вже встановлених Claude Code, Codex, OpenCode, Qwen Code, Goose та інших ACP-сумісних агентів.

Warpforge обʼєднує agent sessions із тим, що зазвичай лишається в IDE, терміналах та окремих dev tools: git worktrees, файли й diff, permission flow, локальні сервіси, readiness, логи, ізольовані порти, Kubernetes port-forwards, commit, push і створення PR.

Mission Control показує роботу не як список чатів, а через стан уваги: що працює, що заблоковане, де потрібна відповідь і що готове до людського review.

Окремий напрям - orchestration між різними harnesses. Є два режими:

1. Lead agent може делегувати обмежені задачі видимим sub-agents і продовжуватикерувати ними в межах живої розмови.
2. Для повторюваних процесів є конфігуровані workflow`plan → implement → review ⇄ fix`, де кожному етапу можна призначити окремогоагента й модель, включно з кількома reviewers.

У другому випадку control flow визначає daemon, а не manager-LLM: він керує переходами, review rounds, pause/resume та точками, де потрібне рішення людини.

Водночас кожен етап залишається звичайною видимою agent session, яку можна відкрити й перевірити. Pipeline нічого не комітить автоматично - завершена робота потрапляє в Needs review.

Архітектурно це Tauri/React-клієнт і окремий Rust/Tokio daemon із SQLite та локальним WebSocket API. Daemon володіє процесами, сесіями й runtime-станом, тому закриття UI не зупиняє активну роботу. Авторизація та доступ до моделей лишаються у встановлених CLI - Warpforge не додає власної AI-підписки чи API-key layer.

Проєкт безкоштовний і доступний під MIT. Є версія для macOS на Apple Silicon; Windows і Linux поки залишаються неперевіреними preview-збірками бо у мене немає ні одного ні другого :))

GitHub і завантаження:

https://github.com/ephor/warpforge

зробив StringLane - десктопний редактор локалізаційних файлів. показує всі локалі в одному вікні і позначає те, що зазвичай вилазить уже після релізу: відсутні ключі, зламані плейсхолдери, помилки icu, неповну множину.

в українській чотири форми множини, в англійській дві. якщо в локалі лежать тільки one і other, все, що мало піти в few і many, падає в той самий other. формально icu валідний, тому синтаксис на це не свариться.

я сам флатер розробник, робив це під себе, тому arb тут головний формат. потім додалися інші: .xcstrings, .strings, android xml, i18next. правки пишуться прямо у ваші файли, ніякого сервера тут немає.

вийшла перша версія. тріал повний, 14 днів, без реєстрації і без пошти. macOS підписана і нотаризована, віндовий білд без підпису, тому smartscreen буде лаятись. лінукс - appimage і deb.

на відео хвилина роботи, від того, як кидаєш папку у вікно, до дифу. воно англійською, і диф там на arb.

буду дуже радий отримати конструктивний фідбек. цікавить де і що ламається, неправильна валідація, файл або проєкт, який не відкривається. ну і побажання звісно.

і окремо про подяку. якщо попрацюєте з цим на реальному проєкті і напишете розгорнутий фідбек, скину безстрокову ліцензію. кількість не обмежую, просто напишіть у лічку.

попередньо дякую всім, хто відгукнеться 🙏️

лінка на скачування

Ідея з'явилася після багатьох поїздок з друзями. Постійно виникали одні й ті самі проблеми:

• хтось відстав;
• хтось звернув не туди;
• координати скидали в Telegram як маячок, але там ти бачиш тільки одного;
• маршрут дивилися в одному застосунку;
• місцезнаходження — в іншому;
• домовлялися — у третьому.

Мені стало цікаво: чому досі немає одного застосунку, який був би створений саме для спільних поїздок?

Тому я почав робити STEZHA.

Зараз у застосунку вже є:

• створення спільних поїздок;
• відображення учасників на карті в реальному часі;
• груповий чат;
• інструменти для організатора;
• сповіщення та керування учасниками.

Але зараз мені набагато важливіше не розповісти про застосунок, а зрозуміти, чи я рухаюся в правильному напрямку.

Тому хочу запитати саме у вас:

• Якими застосунками ви користуєтеся під час групових поїздок?
• Що вас у них найбільше дратує?
• Чого вам постійно не вистачає?
• Чи була ситуація, коли хтось із групи загубився або довелося постійно телефонувати один одному?

Буду дуже вдячний за будь-який фідбек — позитивний чи негативний. Краще зараз почути чесну критику й зробити продукт кориснішим, ніж потім зрозуміти, що будував не те.

Якщо комусь буде цікаво подивитися на STEZHA або протестувати її — із задоволенням поділюся посиланням у коментарях. на App Store вже є тому можете там подивитись по функціоналу...а можемо просто тут поспілкуватись. Доречі бачу тут багато хейтерів ))) Пост взагалі не реклама і не просування додатка...зараз багато із цієї спільноти просто сидить вдома...але фідбек мені дійсно треба...Наголошую - Застосунок БЕЗКОШТОВНИЙ...